各位小夥伴中午好呀，最近去上了幾天班，沒有來得及及時更新哈，今天為各位帶來一個遇到選擇困難時可選擇的實用小技巧。話不多說，讓我們進入今天的正題
PS:靈感來源於狐狐大一上學期的專業課，理論部分內容取自《管理學》第九章 決策
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一、基礎理論與日常應用轉化
（一）成本效益分析法
是管理學中一種基礎的期望模型，經常應用在企業進行重大決策時。與經驗法、困境分析法不同，成本效益分析法更注重對現有數據的分析。成本效益分析法主要通過比較不同備選方案之間的方案成本、預期收益、機會收益、內部收益率等因素從而選擇最優方案。
（二）日常應用轉化
一般而言，這種專業的管理學決策方法是我們應用不到的，這是由於該方法中涉及到的因素對於我們而言是沒有意義的。然而只要將該公式中的因素轉化為我們需要的因素，那麼就可以原裝套用了。例如買車時想要選出一輛自己最中意的，我們就可以將因素替換為：價格、保養價格、油費（電車不記）、車輛顏色、車輛體積等等。由於該公式只需要最核心的運算部分，因此備選方案與參考因素都是可以隨意替換的。
二、實際運算
（一）模型運行公式
1.列出所有備選方案（A,B,C）
2.列出所有參與評分的參考因素（X,Y,Z）
3.設置每個參考因素在總分中佔的權重（α）
4.設置本次運算的滿分值（一般為方便計算，設置為10或100）
5a.對每項備選方案的所有參考因素進行分析，並打出具體分值（n）
5b.對每項備選方案進行實際測試來獲取用於分析的數據，再打出具體分值（這種方法僅可用於可行方案，無法進行測試的方案無法使用）
6.進行結算，以方案A為例，方案A最終的分值就等於（AXn*α+AYn*α+AZn*α）/總參考因素數。以同樣方法計算出方案B與方案C的分值。
7.進行比較，分值最高的一項方案就是對你而言期望值最高的一項。
（二）具體事例
如果有小夥伴沒有看懂上述公式也沒有關係，這裡為各位提供一個我個人實際運算過的例子。狐狐由於一些原因，從大一下學期開始打算走讀，卻苦惱於選擇不出一種合適的通勤方法。於是在使用這種方法後，總算是選擇出了一種直到現在仍然在使用的通勤方法。狐狐具體使用該方法的過程如下：
1.通過結合實際與詢問走讀的朋友，最終得出騎行、地鐵、公交+地鐵、開車、附近租房五種備選方案。
2.考慮了自身最注重的幾個參考要素，包括舒適度、通勤時間、可行度、意外發生率與通勤成本。
3.為每一個參考要素賦上權重。對狐狐而言，日常出行的舒適度和時間是最重要的，因此各賦30%的權重，其次是可行度，賦20%的權重，然後是意外發生率，賦15%的值，最後是通勤成本，賦5%的值。
4.為了方便計算，狐狐設定以10分為滿分。這個滿分必須不僅是單項參考因素的滿分，還是總分的滿分，不然計算無法得出正確結果。
5.由於從未有過這麼長途的走讀經歷，於是我選擇進行實際測試，對每個方案進行為期一週（五天）的測試。首先是騎行，當時想到這一項方案的原因是因為狐狐真的喜歡騎車，但實際測試一週發現，每天80km（從南五環外穿城到西北五環外）騎行使得體力無法完全恢復，因此一天比一天疲勞，並且無法準確控制每一天的騎行速度，因此無法準確控制到校時間，而到冬季時，如此長途的騎行更是無法堅持下去；然後是地鐵，由於狐狐家離地鐵有一段距離，下了地鐵後離學校還有一段距離，因此先要騎一段車到地鐵站（然後19號線導10號線導昌平線），下了地鐵後還需要再騎一段車，這個方法確實比騎車可行，但苦於地鐵必須要提早一個小時出門，不然趕上早高峰會非常擠，而且下地鐵還容易找不到共享單車；第三週嘗試了公交+地鐵，也就是把從家到地鐵這一段與地鐵到學校這段改成了坐公交，但發生了與坐地鐵時一樣的問題，首先是公交的發車時間導致即使我坐上首班車仍然會導致到地鐵站時趕上早高峰；第四周嘗試了開車，發現每天只要六點出門，一個小時就可以到學校，預留出充分的早餐與溜早時間，但問題在於學校附近停車位不充裕，放學後走五環趕上晚高峰，導致出入口堵車與事故多發，然後就是一週大概600km，500元油費。最後一週去附近諮詢了各個中介，但介紹的房源多是合租、無獨立衛浴，而且多是籤整年合同，價格上也算不上合適。經過五週的實際測試之後，狐狐才對每個方案的各個參考因素進行了評分。
6.用每一項的值求出各項方案的分數總值。
7.如下圖 最終狐狐選擇了分值最高的開車通勤。每週限號的一天採用分數第二高的地鐵通勤。
三、總結
總的來說，這種分析法的應用是非常廣泛的，但在使用時需要注意以下幾個事項。
1.可用於任何多選擇局面：不管是有兩個選項，還是若干選項，該模型的核心都可以很好的運用到問題上。
2.參考因素越周全越好：當只有兩三項參考因素時，很容易發生同分、決策結果偏差，因此，參與決策的參考因素越周全，越可以避免同分與決策結果偏差的結果。
3.儘可能真實的評分：在沒有數據參考的情況下，不要果斷的給予評分，這會導致數據偏移。在通過實踐或可信任渠道得到的參考建議後再做出主觀判斷。
4.完全的主觀性：運用這個模型，最大的缺點在於評分完全依靠自我主觀判斷，因此模型的運算結果完全取決於個人，準確性相對較低。
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在選擇困難的時候，這確實是一個不錯的方法，不過計算起來比較麻煩，想要嘗試的小夥伴一定不要計算錯誤喔。那麼本期內容到這裡就結束啦，我們下期再見
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